[Financial Express]2005年にハリケーンカトリーナがニューオーリンズを襲った後、ダイレクトメールマーケティング会社のヴァラシスは、援助の提供を改善するために、緊急機関やボランティアとデータベースを共有しました。チリのサンティアゴでは、デサルロロ大学、ISI財団、ユニセフ、およびゴヴラブのアナリストが、市内最大のモバイルオペレーターであるテレフóニカと協力して、より公平な交通政策を設計するために性別ベースのモビリティパターンを研究しました。そして、エール大学オープンデータアクセスプロジェクトの一環として、ヘルスケア企業のジョンソン
これらは、参加者が公共の利益のためにデータを交換する新しい形態のパートナーシップである「データコラボレーション」のほんの3つの例です。このような提携には、通常、企業やその他の民間企業からのデータを使用して社会に利益をもたらす公的機関が関与します。しかし、データのコラボレーションは企業にも役立ちます。製薬会社は、バイオマーカーに関するデータを共有して、たとえば独自の薬物研究の取り組みを加速します。データ共有イニシアチブには、人工知能（AI）を改善する大きな可能性もあります。しかし、それらは責任を持って設計され、データプライバシーの懸念を考慮に入れなければなりません。
データコラボレーションの社会的およびビジネスケース、およびそれらが取り得る形態を理解することは、そのようなベンチャーの可能性と限界をより深く理解するために重要です。 ゴヴラブは、大陸とセクターにまたがる150以上のデータコラボレーションを特定しています。これには、エールフランス、ジロー、Facebookなどの企業が含まれます。私たちの研究は、そのようなパートナーシップが3つの主な方法で価値を生み出すことを示唆しています。
まず第一に、データ協力は状況分析と因果分析を改善できます。独自のデータのコレクションは、政府当局者が交通問題や経済的不平等などの問題をよりよく理解し、それらに対処するためのより機敏で集中的な証拠ベースのポリシーを設計するのに役立ちます。
さらに、このようなデータ交換により、意思決定者の予測能力が向上します。今日の膨大な量のパブリックデータとプライベートデータは、将来の開発に関する強力な洞察をもたらし、政策立案者がより効果的な対策を計画および実施するのに役立ちます。
最後に、そして最も重要なのは、データの共同作業により、AIをより堅牢で正確かつ応答性の高いものにすることができることです。アナリストは、AIが21世紀のガバナンスの中心になることを示唆していますが、その出力は基礎となるモデルと同程度にしか優れていません。また、モデルの洗練度と精度は、一般に、モデルを支えるデータの品質、深さ、複雑さ、および多様性に依存します。したがって、データコラボレーションは、サイロを分解し、新しいソースや代替ソースからデータを集約することにより、より優れたAIモデルを構築する上で重要な役割を果たすことができます。
官民データコラボレーションは、社会に利益をもたらす大きな可能性を秘めています。都市の交通パターンや経済発展を分析する政策立案者は、たとえば電気通信プロバイダーによって生成されたコール詳細レコードを使用して、モデルをより正確にすることができます。また、研究者は、民間の衛星事業者からのデータを追加することにより、気候予測モデルを強化できます。データ交換は民間企業にとっても同様に有用であり、企業がブランドの評判を高め、研究開発費をより効果的に配分し、利益を増やし、新しいリスクと機会を特定するのに役立ちます。
しかし、すべての進歩と約束について、データコラボレーションはまだ初期段階の分野であり、その利点と潜在的な欠点を理解し始めたばかりです。 ゴヴラブでの私たちのアプローチは、コラボレーションの相互利益を強調し、データサプライヤとユーザー間の信頼を構築することを目的としています。
このプロセスの一環として、責任あるデータコラボレーションを公共部門と民間部門の事業の中心に置く制度的フレームワークの設計を開始しました。これには、これらの組織のチーフデータスチュワードを特定して、体系的で持続可能かつ倫理的な共同作業の設計と実装をリードすることが含まれます。目的は、データスチュワードシップを促進する民間および公共部門の個人のネットワークを構築することです。
データのプライバシーと悪用（いわゆるテクラッシュ）に対する懸念が高まっていることを考えると、当然のことながら、データ共有のイニシアチブに慎重になる人もいます。私たちは、これらの合法的な心配と、一般的な信頼のより一般的な侵食の理由に留意しています。しかし、このような懸念に対処するには、厳密なフレームワークの構築とデータコラボレーションへのより体系的なアプローチが最善の方法であるとも考えています。
データコラボレーションは、それ以外の場合はサイロ化されたデータと分散した専門知識を結び付け、そのような情報の需要と供給を一致させるのに役立ちます。適切に設計されたイニシアチブにより、適切な機関および個人が責任を持ってデータを使用し、革新的な社会政策の可能性を最大化することが保証されます。また、AIをさらに発展させるには、データコラボレーションの成長を加速することが重要です。
データの共有にはリスクが伴いますが、私たちの統治方法を変える可能性もあります。データ協力の力を活用することで、政府は人々の生活を改善するよりスマートなポリシーを開発できます。
ステファン・G・ヴェルフルストは、ニューヨーク大学のゴヴラブの共同創立者兼最高研究開発責任者です。
著作権：プロジェクトシンジケート、2019。
ッウウ.プロジェクトースーンディカテ.オルグ
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Bangladesh News/Financial Express 20190905
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-reviews/sharing-private-data-for-public-good-1567603718/?date=05-09-2019
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